數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響效應(yīng)
——基于長江中游城市群的實證檢驗

王亦飛 張學清 賴榮亮 喬小燕

一、引言

20 世紀80 年代以來，全球很多國家勞動收入份額呈下降趨勢。有關(guān)中國的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也顯示，從20 世紀90 年代開始，我國勞動收入份額持續(xù)走低，且未來很有可能進一步持續(xù)下降（白重恩和錢震杰，2009；文雁兵和陸雪琴，2018；陳宇峰等，2013）。勞動收入份額反映了一個國家的生產(chǎn)要素是否在勞動和資本之間分配均衡，關(guān)系著人民是否能夠充分享受經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來的成果。有研究表明，勞動收入份額下降與收入差距過大在未來很長一段時間將保持較高的相關(guān)性，勞動收入份額較低是收入不平等的一個重要原因（Alvaredo 等，2017）。黨的第二十次全國代表大會明確提出要實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化，實現(xiàn)共同富裕。另外，“十四五”規(guī)劃也明確指出，要提高勞動收入在初次分配中的比重。因此，有必要探究勞動收入份額下降背后的誘因，積極解決我國收入分配中存在的問題。

勞動收入份額降低的原因是多方面的，例如人口大規(guī)模遷移導致人口集聚，人口老齡化導致有效參與勞動的人數(shù)減少，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷導致分配結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，技術(shù)進步使得勞動力相對價格變低，等等。其中，數(shù)字經(jīng)濟所帶來的一系列變化是一個重要因素。近年來數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展，掀起了社會的重大變革。它所帶來的數(shù)字技術(shù)推動了新一輪的技術(shù)進步，對要素收入分配產(chǎn)生了巨大影響（鈔小靜和周文慧，2021）。已有研究結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額具有替代效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟在促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時也抑制了勞動收入份額增長。這是因為經(jīng)濟結(jié)構(gòu)在變化的同時，勞動力分配結(jié)構(gòu)也發(fā)生了變化，其中國有經(jīng)濟占比的減小也是勞動收入份額減少的一個重要因素。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是適應(yīng)時代需求的必然結(jié)果，那么數(shù)字經(jīng)濟影響勞動收入份額的內(nèi)在邏輯是什么？數(shù)字經(jīng)濟能否通過中間變量間接作用于勞動收入份額？在不同的勞動收入份額水平下，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響效應(yīng)是否發(fā)生變化？這些問題的解決有利于我國針對目前存在的問題進行宏觀經(jīng)濟政策調(diào)整，解決收入分配中存在的問題，從而實現(xiàn)共同富裕。

二、文獻綜述

目前，單純從數(shù)字經(jīng)濟角度解釋勞動收入份額變動的研究并不多，現(xiàn)有文獻更多是從其相關(guān)因素著手來進行探討。本文將分別從宏觀層面和微觀層面來對相關(guān)文獻進行梳理。

就宏觀層面而言，現(xiàn)有研究討論了多種效應(yīng)的綜合作用。Acemoglu 和Restrepo（2019）指出，數(shù)字化對勞動收入份額的影響取決于積極的生產(chǎn)率提升效應(yīng)、就業(yè)效應(yīng)和消極的替代效應(yīng)之間的平衡，同時也認為數(shù)字技術(shù)在各個領(lǐng)域的智能化應(yīng)用偏向于對勞動力形成替代，從而使勞動收入份額下降（Acemoglu 和Restrepo，2018）。丘雅琪和易小麗（2021）從理論上闡釋了數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的替代效應(yīng)和驅(qū)動效應(yīng)。Akaev 等（2021）在預(yù)測我國未來數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展時發(fā)現(xiàn)，數(shù)字壟斷將使未來30 年的勞動收入份額下降5%—16%。關(guān)于其他因素對勞動收入份額的影響，柏培文和吳紅（2017）發(fā)現(xiàn)人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠促進勞動收入份額的提升，但是技術(shù)進步對勞動收入份額起抑制作用。陳宇峰等（2013）認為技術(shù)偏向型進步是勞動收入份額出現(xiàn)長短期波動的重要因素。

就微觀層面而言，現(xiàn)有研究聚焦于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。Autor 等（2017）利用美國微觀面板數(shù)據(jù)實證檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展催生出超級明星企業(yè)，使市場集中度提升，而市場集中度上升幅度最大的行業(yè)，其勞動收入占比下降幅度最大。葉胥等（2021）認為數(shù)字技術(shù)對技術(shù)型勞動力的偏好顯著改變了企業(yè)的勞動力需求結(jié)構(gòu)。此外，對于不同所有制企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能產(chǎn)生異質(zhì)性影響。余泳澤等（2019）分析指出，國有企業(yè)承擔了保障國家整體穩(wěn)定、促進就業(yè)等職責，當政府提出鼓勵企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，國有企業(yè)會有更強烈的動機推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，且政府會給國有企業(yè)提供轉(zhuǎn)型補貼。也有部分學者認為相較于國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更容易導致非國有企業(yè)勞動收入份額下降（王希元等，2023）。

結(jié)合以上文獻分析，本文主要有以下幾點創(chuàng)新：首先，已有文獻往往簡單地研究技術(shù)偏向等因素對勞動收入份額的影響效應(yīng)，而這些因素本質(zhì)上是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所帶來的結(jié)果，本文將從數(shù)字經(jīng)濟本身出發(fā)，探討其對勞動收入份額的影響。其次，以往研究大多以全國31 個省份（不包括港澳臺）為研究對象，但由于不同地區(qū)經(jīng)濟稟賦不同，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響效應(yīng)也存在差異，故本文從城市層面實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響。本文之所以選擇長江中游地區(qū)52 個城市作為研究樣本，是因為它們地處我國極具活力的城市集群，具有參考價值。最后，現(xiàn)有研究往往忽略了數(shù)字經(jīng)濟對不同產(chǎn)業(yè)勞動收入份額的影響效應(yīng)差異，本文對其做了很好的補充。

三、理論機制分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟抑制勞動收入份額的理論分析

本文引入了新古典要素分配理論、誘導性技術(shù)進步理論和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷模型等，根據(jù)現(xiàn)有研究成果及相關(guān)文獻對數(shù)字經(jīng)濟影響勞動收入份額的機制展開了較為系統(tǒng)的理論分析。數(shù)字經(jīng)濟的本質(zhì)是應(yīng)用數(shù)字技術(shù)改變經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和運作方式，通過推動生產(chǎn)過程的數(shù)字化和自動化重塑產(chǎn)業(yè)形態(tài)，引發(fā)就業(yè)調(diào)整。在數(shù)字時代，勞動力市場經(jīng)歷了多重變革，勞動力需求、就業(yè)結(jié)構(gòu)以及就業(yè)模式都發(fā)生了重大變化，同時改變了要素投入結(jié)構(gòu)，其既會對勞動產(chǎn)生替代效應(yīng)，也會形成互補效應(yīng)，兩種效應(yīng)的共同作用改變了勞動收入份額的大小。

數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響存在兩種機制：一種是以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為主的替代效應(yīng)，另一種是以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為主的互補效應(yīng)。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過程中，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，一些傳統(tǒng)的勞動密集型任務(wù)可以被自動化完成，這使得生產(chǎn)過程更為高效，直接表現(xiàn)為資本對勞動要素的替代作用（Karabarbounis 和Neiman，2014）。在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的過程中，隨著數(shù)字技術(shù)的成熟，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)和運營的高度自動化，降低成本，吸引更多的消費者，從而推動市場需求的增加。與此同時，數(shù)字技術(shù)的成熟催生新興產(chǎn)業(yè)，對相關(guān)技能專業(yè)人才的需求將增加，創(chuàng)造出新的就業(yè)機會。然而，技術(shù)型勞動力的培養(yǎng)需要花費一定時間，互補效應(yīng)在短期內(nèi)并不明顯，而且數(shù)字技術(shù)對勞動力素質(zhì)提出了更高的要求。相反，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展速度相對較快，企業(yè)更容易采納新技術(shù)并實施自動化，進而加強了替代效應(yīng)。這導致一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中低技能工作者的就業(yè)機會減少，降低勞動收入份額，拉大社會中的收入差距。因此，本文基于以上分析提出假設(shè)H1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著抑制勞動收入份額的增長。

數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響在不同產(chǎn)業(yè)可能會出現(xiàn)異質(zhì)性。就第一產(chǎn)業(yè)而言，由于數(shù)字經(jīng)濟在初期更傾向于資本密集型行業(yè)，且數(shù)字技術(shù)的引入需要較高的資本投入，而在勞動力密集型的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，這種投入并未直接轉(zhuǎn)化為對勞動力的替代，因此數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響相對較弱。肖紅葉和郝楓（2009）使用因素分解方法對此展開了研究，他們認為產(chǎn)業(yè)內(nèi)勞動收入份額很高的農(nóng)業(yè)在GDP 總增加值中占比下降是勞動收入份額下降的主要原因。隨后，李榮坦（2015）改變了農(nóng)業(yè)勞動收入的估算方式，剔除農(nóng)業(yè)勞動報酬中的資本收入，結(jié)果顯示非農(nóng)業(yè)收入占比上升是近幾年勞動收入份額變化的主要因素。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對第二、第三產(chǎn)業(yè)勞動收入份額作用強度的比較，有研究表明，數(shù)字技術(shù)對第二、第三產(chǎn)業(yè)的促進作用存在顯著差異，對第三產(chǎn)業(yè)的影響要明顯高于對第二產(chǎn)業(yè)的影響，而三大產(chǎn)業(yè)的GDP 比重將顯著影響勞動收入份額（Tastan 和G?nel，2020）。長期以來，數(shù)字技術(shù)通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從而對勞動收入份額產(chǎn)生重要影響，這一現(xiàn)象凸顯了數(shù)字經(jīng)濟在塑造勞動市場中的關(guān)鍵機制。通過以上分析，本文提出假設(shè)H2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟對不同產(chǎn)業(yè)勞動收入份額存在異質(zhì)性影響。

數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響也存在邊際效應(yīng)差異。當勞動收入份額水平較低時，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展往往能夠創(chuàng)造出更多的就業(yè)機會，提高勞動生產(chǎn)率和勞動市場的效率，從而抵消一部分數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的抑制作用；相反，當勞動收入份額處于較高水平時，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展往往伴隨著技術(shù)偏向性變革，導致一些傳統(tǒng)行業(yè)和就業(yè)崗位的消失，從而出現(xiàn)勞動收入份額急劇下降的現(xiàn)象。由此提出假設(shè)H3。

H3：數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響存在邊際效應(yīng)差異。

（二）數(shù)字經(jīng)濟抑制勞動收入份額的影響機制

數(shù)字經(jīng)濟具有滲透力強、影響面廣等特點，它能夠通過提高生產(chǎn)效率影響就業(yè)結(jié)構(gòu)，進而對勞動收入份額產(chǎn)生影響。一方面，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提高了生產(chǎn)要素的產(chǎn)出效率，降低了生產(chǎn)成本。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟伴隨著技術(shù)的變革和創(chuàng)新，帶動了新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，大力推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化轉(zhuǎn)移（王冬梅等，2023）。在第二產(chǎn)業(yè)中，工業(yè)機器的大規(guī)模應(yīng)用會取代一部分重復(fù)性勞動，數(shù)字經(jīng)濟將會進一步釋放第一、第二產(chǎn)業(yè)勞動力潛力，促進第三產(chǎn)業(yè)勞動力的增長（Mann 和Püttmann，2023）。王開科等（2020）通過建立五部門的投入產(chǎn)出模型，定義了衡量數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟效率影響程度的數(shù)字經(jīng)濟效率系數(shù)，得到數(shù)字資源普及度的上升有利于提高生產(chǎn)效率這一結(jié)論。根據(jù)馬克思主義政治經(jīng)濟學理論，在生產(chǎn)效率提高的情況下，假設(shè)工資不變，那么勞動收入所得即勞動收入份額將會大大降低，相應(yīng)的資本所得就會提高。基于以上分析，本文提出假設(shè)H4。

H4：生產(chǎn)效率在數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

四、模型構(gòu)建與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

長江中游地區(qū)經(jīng)濟活力強，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高，且集聚了關(guān)鍵城市和產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)豐富多元，地理分布相對均衡，數(shù)字經(jīng)濟對各產(chǎn)業(yè)勞動力市場的影響可能較為明顯。同時，長江中游地區(qū)龐大的人口規(guī)模進一步提升了該地區(qū)樣本的代表性，為研究數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響提供了更全面的視角。因此，本文以長江中游地區(qū)52 個地級市為研究樣本，分析該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響效應(yīng)。本文大部分數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》，小部分數(shù)據(jù)來源于各個省份的統(tǒng)計年鑒。本文對數(shù)據(jù)做如下處理：對于缺失數(shù)據(jù)運用插值法進行補充；對于絕對數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理和標準化處理，目的是減小誤差、排除量綱的影響。為了排除價格因素的影響，特別對各個地區(qū)的GDP 數(shù)據(jù)進行平減處理。

（二）模型構(gòu)建

為了驗證數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的抑制作用，本文構(gòu)建相應(yīng)的面板基準回歸模型進行實證檢驗。具體模型見式（1）。

其中，i代表城市，t代表時間，α0為截距項。lsit表示第i個城市第t年的勞動收入份額，digit為第i個城市第t年的數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)，xijt為控制變量，εit為隨機擾動項。

為探究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對勞動收入份額的邊際效應(yīng)差異，本文構(gòu)建分位數(shù)回歸模型。具體模型見式（2）。

模型（2）中增加了下標符號|τ表示分位數(shù)，用于對不同的樣本進行分割。本文主要考慮勞動收入份額在0.25、0.5 和0.75 分位數(shù)水平下的影響效應(yīng)，設(shè)定τ∈{0.25，0.5，0.75}。其他與模型（1）一致。

為了進一步檢驗數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響機制，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上加入機制變量——生產(chǎn)效率，以及其和解釋變量的交互項，建立機制檢驗?zāi)Ｐ?。具體模型見式（3）。

在式（3）中，lpit代表生產(chǎn)效率。如果估計結(jié)果β2顯著為負，那么機制檢驗的假設(shè)成立。

（三）變量選擇

1.勞動收入份額

勞動收入份額的核算方式是用在崗職工工資總額，即勞動所得，除以調(diào)整后的生產(chǎn)總值。本文繼續(xù)借鑒已有經(jīng)驗，采用每個城市在崗職工工資總額/城市地區(qū)GDP 的方法衡量總體勞動收入份額大小。此外，由于數(shù)字經(jīng)濟對不同產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)不同，本文對各產(chǎn)業(yè)勞動收入份額進行計算，三大產(chǎn)業(yè)勞動收入份額的計算方式見式（4）。

其中，lsk代表第k產(chǎn)業(yè)勞動收入份額，wk代表第k產(chǎn)業(yè)職工平均工資額，nk代表第k產(chǎn)業(yè)單位就業(yè)人員數(shù)，GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值。

2.數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)

目前仍然沒有統(tǒng)一的數(shù)字經(jīng)濟測算標準，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文采用熵值法得到每個城市的數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)，具體指標體系和指標權(quán)重見表1。

3.生產(chǎn)效率

本文采用各城市生產(chǎn)總值除以該地區(qū)單位從業(yè)人員數(shù)量的方法衡量生產(chǎn)效率。

表 1 數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系

4.控制變量

本文主要選取金融發(fā)展水平、對外開放程度、教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和稅負水平作為模型的控制變量。其中，金融發(fā)展水平采用年末金融機構(gòu)貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量；對外開放程度采用當年實際使用外資金額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量；教育水平用各高校在校生人數(shù)來表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選用產(chǎn)業(yè)高級化指標，即第三產(chǎn)業(yè)GDP 與第二產(chǎn)業(yè)GDP 的比值來衡量；稅負水平采用稅收收入與當?shù)谿DP 的比值來確定。具體變量說明見表2。

五、實證分析

（一）基準回歸分析

表3 展示了模型（1）的基準回歸結(jié)果。本文通過逐步加入控制變量的方式進行檢驗，探究數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響。

表 2 變量定義與說明

表3 基準回歸結(jié)果

表 4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表3 中列（1）為數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)對勞動收入份額的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為負，證明在樣本范圍內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)對勞動收入份額起到了顯著的抑制作用。列（2）—（5）展示了逐步加入金融發(fā)展水平（fin）、對外開放程度（ope）、教育水平（edu）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ind）和稅負水平（bur）的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)的回歸系數(shù)始終為負，并通過了至少5%的顯著性檢驗，進一步證明了假設(shè)H1。就控制變量的回歸結(jié)果而言，金融發(fā)展水平對勞動收入份額表現(xiàn)出促進作用，這是因為金融行業(yè)的發(fā)展擴大了企業(yè)規(guī)模，使其對勞動力的需求有所增加，從而提高勞動收入占GDP 的比重；對外開放程度對勞動收入份額產(chǎn)生抑制作用，這可能是因為對外開放促進了資本的流通，導致勞動者生產(chǎn)要素的投入進一步降低；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理化和高級化時勞動收入份額將會出現(xiàn)下降趨勢，這是因為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會顯著影響勞動力結(jié)構(gòu)，具體體現(xiàn)為技術(shù)人才的增加人數(shù)無法抵消較低水平勞動者的縮減人數(shù)，從而使得勞動所得占GDP 的比重大幅減小。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述基準回歸結(jié)果的準確性，本文分別通過替換解釋變量、改變模型估計方法、選取工具變量法來做進一步穩(wěn)健性檢驗。具體檢驗結(jié)果見表4。

首先，本文替換解釋變量，在數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系中加入數(shù)字普惠金融指標，重新計算數(shù)字經(jīng)濟綜合評價得分，然后將測算得出的新的數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)（dig1）代入基準回歸模型做進一步檢驗。具體檢驗結(jié)果如表4 列（1）所示，可以看出，替換解釋變量后的回歸結(jié)果與基準回歸結(jié)果基本一致。

其次，本文改變模型估計方法，分別采用隨機效應(yīng)—極大似然估計和隨機效應(yīng)—可行廣義最小二乘估計模型進行穩(wěn)健性檢驗。檢驗結(jié)果分別如表4 列（2）、（3）所示，可以看到，無論采用何種模型估計方法進行回歸，核心解釋變量的檢驗結(jié)果均未發(fā)生改變，證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

最后，為了消除反向因果所帶來的內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法進行穩(wěn)健性檢驗。選取滯后一期的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)和滯后一期的移動電話用戶數(shù)作為工具變量，這兩個工具變量能夠很好地代表數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)，同時不受當期勞動收入份額的影響，符合工具變量選取要求。工具變量法的檢驗結(jié)果如表4 列（4）所示，解釋變量的系數(shù)為負，且通過了顯著性檢驗，這說明排除掉內(nèi)生性因素影響，數(shù)字經(jīng)濟依然能夠顯著影響勞動收入份額。

綜合三種穩(wěn)健性檢驗結(jié)果可以認為，基準回歸結(jié)果可信，數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著抑制勞動收入份額的增長，假設(shè)H1 依然成立。

（三）產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析

本文針對不同產(chǎn)業(yè)的勞動收入份額進行異質(zhì)性分析，具體結(jié)果如表5 所示。從列（1）可以看出，數(shù)字經(jīng)濟對第一產(chǎn)業(yè)勞動收入份額的抑制作用不顯著，可以認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展將不會對第一產(chǎn)業(yè)的勞動力造成影響。列（2）所示為數(shù)字經(jīng)濟對第二產(chǎn)業(yè)勞動收入份額的作用結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)的估計系數(shù)在10%的顯著性水平下為負。第二產(chǎn)業(yè)以加工制造為主，包括采礦業(yè)、制造業(yè)等，數(shù)字技術(shù)對勞動力的替代效應(yīng)明顯，因此數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會顯著抑制勞動收入份額的增長。列（3）顯示了數(shù)字經(jīng)濟對第三產(chǎn)業(yè)勞動收入份額的作用結(jié)果，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟對第三產(chǎn)業(yè)勞動收入份額有顯著的抑制效應(yīng)，且這一抑制效應(yīng)較第二產(chǎn)業(yè)更大。數(shù)字技術(shù)的引入通常使得生產(chǎn)和服務(wù)過程更為高效，降低了對勞動力的需求。在第三產(chǎn)業(yè)中，例如金融、咨詢、零售等領(lǐng)域，數(shù)字化的工具和智能系統(tǒng)能夠替代一部分人工勞動，導致該領(lǐng)域的勞動收入份額相對受到抑制。與第二產(chǎn)業(yè)相比，第三產(chǎn)業(yè)更易受到數(shù)字經(jīng)濟的沖擊，這是因為第三產(chǎn)業(yè)的勞動力更多地依賴專業(yè)知識和技能，較低水平勞動者更易被淘汰，加劇了勞動力市場的不平等現(xiàn)象。

表5 分產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果

為進一步驗證以上結(jié)果的可靠性，本文對以上3 組子樣本兩兩組合來進行Chow 檢驗，具體檢驗結(jié)果如表6 所示。列（1）—（3）分別檢驗了第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的組間回歸系數(shù)是否存在顯著差異。檢驗結(jié)果顯示，p=0.000，小于0.05，均拒絕原假設(shè)，可以認為3 組子樣本的回歸系數(shù)存在顯著差異，證明了數(shù)字經(jīng)濟對不同產(chǎn)業(yè)勞動收入份額影響的異質(zhì)性。

表6 Chow 檢驗結(jié)果

（四）邊際效應(yīng)分析

根據(jù)理論分析，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額可能存在邊際效應(yīng)差異，因此本文構(gòu)建分位數(shù)回歸模型對其進行檢驗，具體結(jié)果如表7 所示。列（1）—（3）依次代表勞動收入份額在0.25、0.50 和0.75分位點的回歸結(jié)果。數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指數(shù)對勞動收入份額在所有分位點上都表現(xiàn)為抑制作用，并且呈現(xiàn)邊際遞增的影響效果。其主要原因在于隨著勞動人口的增加和勞動收入份額的提升，勞動生產(chǎn)要素過于飽和，一旦數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展，將快速替代一部分勞動力，降低勞動收入份額。當勞動收入份額處在一個較低水平時，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響效應(yīng)較弱，勞動收入份額不會隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展做出快速、明顯的變動。

表7 分位數(shù)檢驗結(jié)果

表 8 機制檢驗結(jié)果

（五）作用機制檢驗

關(guān)于作用機制的檢驗方法，現(xiàn)有文獻大多采用中介效應(yīng)模型來進行實證檢驗，這種方法存在一定缺陷，結(jié)果往往難以使人信服。因此，本文借鑒王桂軍和張輝（2020）的機制檢驗方法，將機制變量生產(chǎn)效率（lp）以及其與核心解釋變量的交互項（dig×lp）加入基準回歸模型，通過觀察dig×lp的估計系數(shù)來檢驗作用機制是否成立。具體檢驗結(jié)果見表8。

由表8 可知，交互項dig×lp的估計系數(shù)在5%的水平下顯著為負，說明生產(chǎn)效率在數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響效應(yīng)中起到了負向調(diào)節(jié)作用，即生產(chǎn)效率越高，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的抑制作用越強。

六、結(jié)論與建議

本文在數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的理論機制分析的基礎(chǔ)上，選取長江中游地區(qū)52 個城市2011—2021 年城市面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗，具體結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對長江中游地區(qū)勞動收入份額具有顯著的抑制作用，這一結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗。第二，產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟對三大產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)存在較大差異。數(shù)字經(jīng)濟對第一產(chǎn)業(yè)勞動收入份額的影響不顯著，對第二和第三產(chǎn)業(yè)有著顯著的負向影響，且對第三產(chǎn)業(yè)的抑制效應(yīng)要高于第二產(chǎn)業(yè)。第三，數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的邊際效應(yīng)呈遞增趨勢，即當勞動收入份額越高時，數(shù)字經(jīng)濟對其的抑制作用越明顯。第四，生產(chǎn)效率在數(shù)字經(jīng)濟對勞動收入份額的影響中起到了顯著的負向調(diào)節(jié)作用，生產(chǎn)效率越高，負向調(diào)節(jié)作用越大。

針對以上結(jié)論，本文提出如下建議：

從政府角度來說，一是制定靈活就業(yè)政策，以適應(yīng)不斷變化的經(jīng)濟環(huán)境和勞動力需求，同時加快配套法律法規(guī)的制定，增加就業(yè)支持，對勞動者權(quán)益予以明確和保障。二是推動數(shù)字教育計劃。一方面，改革學校課程，引入數(shù)字技能培訓，確保學生在校期間獲得實用的數(shù)字化知識，提高其就業(yè)競爭力，同時強調(diào)跨學科培訓，使人才具備多方面的技能，能夠適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟中不同領(lǐng)域的需求。另一方面，為社會公眾提供在線學習資源，包括免費課程和培訓，并加強宣傳，降低勞動者學習數(shù)字技能的門檻。三是針對不同產(chǎn)業(yè)制定特色發(fā)展型戰(zhàn)略。對于第一產(chǎn)業(yè)，鑒于其勞動收入份額較高，應(yīng)在推動數(shù)字化農(nóng)業(yè)技術(shù)、提高生產(chǎn)效率的同時保障農(nóng)業(yè)從業(yè)者的利益。政府可提供財政支持，鼓勵農(nóng)民參與農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)，將原始農(nóng)產(chǎn)品加工成有附加值的成品，拓寬農(nóng)業(yè)收入渠道。對于第二、第三產(chǎn)業(yè)，在提供從業(yè)者技能培訓之外，還可以通過設(shè)立專項基金支持創(chuàng)新項目，幫助第二、第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)擴大業(yè)務(wù)范圍，增加就業(yè)機會，進而提高勞動收入份額。

從企業(yè)角度來說，一是做好員工的職業(yè)技能培訓，提高員工與崗位的適配度，并根據(jù)企業(yè)自身特征和需求靈活調(diào)整人力資源配置，緩解因技能不匹配而導致的大批量失業(yè)問題，并推動企業(yè)人力資本升級，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供內(nèi)生動能。二是與高校合作，建立創(chuàng)新型人才培訓計劃，針對性培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力和專業(yè)技術(shù)的人才，滿足企業(yè)未來發(fā)展需求。三是簽訂靈活的勞動合同，打造彈性的數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域雇傭關(guān)系，以適應(yīng)行業(yè)的快速變化。

從勞動者本身來說，勞動者應(yīng)努力適應(yīng)社會對勞動力的需求變化，不斷提高自身競爭力。一方面，應(yīng)積極進行數(shù)字知識和技能學習，包括但不限于數(shù)據(jù)分析、編程、人工智能等方面的知識，使自己更具競爭力，并在數(shù)字化的工作場景中脫穎而出。另一方面，要認清當前各行各業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，避免從眾心理，通過了解各領(lǐng)域就業(yè)機會，緊跟新興行業(yè)發(fā)展趨勢，從而根據(jù)自身情況做出明智的職業(yè)決策，以更好地應(yīng)對未來職業(yè)發(fā)展的挑戰(zhàn)。